Acknowledgement
이 논문은 2022년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기술진흥센터의 지원을 받아 수행된 연구임(No.2018-0-00264, IoT 융합형 블록체인 플랫폼 보안 원천 기술 연구, 100%).
Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2022.05a
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- Pages.501-504
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- 2022
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Trends in Artificial Neural Network-based Cryptanalysis Technology
인공신경망 기반의 암호 분석 연구 동향
- Kim, Hyun-Ji (Dept. of IT Convergence Engineering, Hansung University) ;
- Kang, Yea-Jun (Dept. of IT Convergence Engineering, Hansung University) ;
- Lim, Se-Jin (Dept. of IT Convergence Engineering, Hansung University) ;
- Kim, Won-Woong (Dept. of IT Convergence Engineering, Hansung University) ;
- Seo, Hwa-Jeong (Dept. of IT Convergence Engineering, Hansung University)
- 김현지 (한성대학교 IT융합공학과) ;
- 강예준 (한성대학교 IT융합공학과) ;
- 임세진 (한성대학교 IT융합공학과) ;
- 김원웅 (한성대학교 IT융합공학과) ;
- 서화정 (한성대학교 IT융합공학과)
- Published : 2022.05.17
Abstract
안전한 암호 시스템은 평문을 복원하거나 키를 유추해낼 수 없도록 설계된다. 암호 분석은 이러한 암호 시스템에서 평문과 키를 추정하는 것이며, 알려진 평문 공격, 선택 평문 공격, 차분분석 등 다양한 방법이 존재한다. 또한, 최근에는 데이터의 특징을 추출하고 학습해내는 인공신경망 기술을 기반으로 하는 암호 분석 기법들이 제안되고 있다. 현재는 라운드 축소된 S-DES, SPECK, SIMON, PRESENT 등의 경량암호 및 고전암호에 대한 공격이 대부분이며, 이외에도 암호 분석을 위한 active S-box의 수를 예측하는 등과 같이 다양한 측면에서 인공신경망이 적용되고 있다. 향후에는 신경망의 효율적 구현, full-round에 대한 공격과 그에 대한 암호학적 해석이 가능한 연구들이 진행되어야 할 것으로 생각된다.
Keywords